深度学习概念及其在图像处理领域中的应用

一、概述

在当今飞速发展的信息时代，数字图像作为一种常见且有效的信息载体已渗透到社会生活的每一个角落，致使我们对图像处理的需求也日益增长。与此同时身处于大数据时代，数字图像产生的速度和规模也是非常惊人的，所以针对图像信息处理任务也相应地被要求具有高效率，高性能和智能化的特点。特征表达是图像处理的关键，传统的特征设计需要人工完成，但这种方式过程复杂并对设计者的技术有很高的要求，所以自动化特征设计成了高效图像处理的迫切需求。深度学习是新兴的机器学习研究领域，旨在研究如何从数据中自动地提取多层次特征表示，其核心思想是通过数据驱动的方式，采用一系列的非线性变换，从原始数据中提取多层次多角度特征，从而使获得的特征具有更强的泛化能力和表达能力，这恰好满足高效图像处理的需求。为满足图像处理问题的各类需求，以卷积神经网络为代表的深度学习理论不断取得突破，本文结合深度学习基本原理，对其在图像处理领域的算法，模型甚至方法的演化和创新进行重点论述。

二、深度学习

(一)深度学习的背景神经网络

在二十世纪五十年代被提出，然而碍于当时网络训练算法理论欠缺、训练样本不足和电脑的计算能力不佳，神经网络发展遇到瓶颈。随着云计算、大数据时代的到来，计算能力的大幅提高可缓解训练的低效性，训练数据的大幅增加则可降低过拟合的风险，再结合无监督逐层训练策略和早已提出的BP算法，使得训练很深层的神经网络变得可能，因此深度学习这个概念开始被人们广泛关注。典型的深度学习模型就是很深层的神经网络。多隐层堆叠，每一层都对上一层的输出进行处理，从而把最初始的输入与输出目标之间不太密切的联系，转化为更为密切的表示，使得原来仅基于最后一层输出映射难以完成的任务变为可能，这种学习模式也可理解为自动的“特征学习”。

(二)卷积神经网络架构

图像识别是深度学习最早尝试的领域，其中卷积神经网络发挥了巨大的作用。一般卷积神经网络由卷积层，池化层，全连接层这三种类型的层堆叠组成，每个层都有其独有的特点和作用：1.卷积层：提取特征，输入特征图X与K个二位滤波器进行卷积运算输出K个二维特征图。采用卷积运算有两点好处：

(1)卷积操作可以提取相邻像素之间的局部关系;(2)卷积操作对图像上的平移、旋转和尺度等变换具有一定的鲁棒性。

2.池化层：处理卷积层输出的结果，对输入的特征图进行压缩，一方面使特征图变小，简化网络计算复杂度;另一方面精简特征图，提取主要特征，降低特征表达维度的同时，也对平移和扭曲等较小形变具有鲁棒性。

3.全连接层：连接所有特征，将输出值送给分类器。

(三)基于神经网络的优化方法

随着神经网络模型层数越来越深，训练数据集越来越大，模型结构越来越复杂，网络训练往往会遇到过拟合、梯度消失或爆炸等问题。本节介绍几种优化神经网络的方法：

1.Dropout：Hinton等人提出了“Dropout”优化技术，旨在深度学习网络的训练过程中，对神经网络单元按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。注意是暂时，所以在使用随机梯度下降方法训练网络时，每一个小批量数据都在训练不同的网络。Dropout方法破坏了节点之间的相关性，使得网络能学到更有泛化性的特征，有效防止过拟合。

2.批量标准化：BN算法由Google在2015年提出，用来训练深层次神经网络。BN算法可以用来规范化某些层或者所有层的输入，从而固定每一层输入信号的均值与方差，有效防止梯度爆炸或消失问题。

三、深度学习在图像领域的应用

(一)图像识别

深度学习技术最先是被应用到图像识别方向，并取得了引人瞩目的效果。Alex等人[1]提出的AlexNet网络是第一个用于图像识别的深层卷积神经网络，后续一系列图像识别方面的深度学习发展都是以此为基础，相比于传统的CNN结构，AlexNet网络变得更深更宽，该网络由5个卷积层和3个全连接层依次叠加组成。AlexNet网络确立了深度学习(深度卷积网络)在图像识别的统治地位，也定义了深度学习模型在图像处理领域的一般性主体架构——前馈卷积神经网络：卷积层与池化层多样化相互堆叠作为特征提取器，随后连接多层全连接层，作为分类器，信息流方向固定而单一。接下来本文将从深度学习在图像识别方向的主体架构的局部修改和主体变化两方面论述深度学习的发展。

1.网络结构的局部修改

VGGNet网络[2]是AlexNet网络更深更宽的演变。相比于AlexNet网络，VGGNet网络局部采用更多的小型卷积核串联叠加替换一个大型的卷积核。这样做不仅取得同样的卷积效果，还添加了更多的非线性操作，使得网络能提取到更加丰富的特征，同时参数量还减少了。VGGNet网络证明了网络层次越深提取的特征越丰富图像识别效果越好。NIN网络则在卷积核上做了改变，将单一的线性卷积核换成多层感知机(MLP)。

CNN高层特征其实是低层特征通过多种运算的组合，多非线性运算的组合能使高层特征更具泛化性。由于MLP卷积核的存在，NIN网络的一次卷积操作相当于多个卷积层操作的结果，所以NIN网络能以较少的层数达到更深网络的图像识别效果。GoogleInceptionNet 网络，被称为InceptionV1网络。它借鉴NIN网络的思想改变了卷积层，新的卷积层也被称作InceptionModule。卷积层被分成了四条并行的卷积操作线路，上层的特征输入经过四条线路操作后通过一个聚合操作合并作为输出输入到下一层。

Module中大量使用1*1的卷积操作不仅可以跨通道组织信息，提高网络的表达能力，还可以对输出通道进行升维和降维，简化计算过程。InceptionV1网络在获得丰富特征信息的同时，也增强了对不同输入尺度的适应性。以上所提及的用于图像识别的深度学习模型尽管为了获得更好的特征表达能力，增加了网络深度或者复杂了卷积层的操作，但这些都是一些局部结构的改变，网络的主体架构——前馈卷积神经网络未变，特征图的流向仍是单一的，一层接着一层，这必然导致随着网络深度的增加靠近输出的深层网络难以充分获取浅层网络的特征图，图像识别准确率趋于平稳后会出现Degradation[3]现象，反向传播时浅层网络收不到深层网络传来的梯度，网络模型难以训练，这些问题都影响了更深的深度学习模型发展。

2.网络结构的主体变化

为了解决上一节的问题，He等人[3]提出了ResNet网络模型，借鉴了HighwayNetworks 通过门阀控制信息流的思想，改变了特征信息的流向，第L层的输出不再单一的影响L+1的输出还影响L+2层的输出，所以每两层可以组成一个残差学习块，残差块变相的改变了学习目标。整个ResNet网络由多个残差块堆叠，中间再夹杂着池化层组成，训练过程中只需学习输入和输出的差别，保护了信息完整性，简化了学习目标和难度。

ResNet网络的思想对图像识别领域的深度学习技术影响深远，具有很强的推广性。DenseNet网络[4]就是这种思想的发展与增强，类似于残差块，DenseNet网络有稠密块。每一层的输出都是之后所有层的输入，并且数据聚合采用的是拼接而非ResNet中的相加，保证每一组输入特征图维度一致，这种方法更加促进了网络中信息的交流。

DenseNet网络缓解了梯度消失问题，加强了特征传播，极大的减少了参数量。上述两种图像识别的深度学习模型都改变了特征信息流的传输方向，可跨层次传输，不再是单一的前馈卷积神经网络，使得图像识别准确率相比于前馈卷积神经网络越来越好，这也符合人类思维判定的方式，结合多方面多层次的概括信息比单方面详细信息能更好的识别一个物体。

(二)图像取证